为什么说线性代数对学计算机的很重要？

线性代数对学计算机很重要。应用计算机的高速运算功能解决实际问题离不开线性代数的知识。

计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化人们的数学训练，增益科学智能是非常有用的。

线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支，同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。总之，线性代数对学计算机很重要，方法和思想并重。

扩展资料：

定理：

1、矩阵非奇异（可逆）当且仅当它的行列式不为零。

2、矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。

3、矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。

4、矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。

5、解线性方程组的克拉默法则。

6、判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。

参考资料来源：百度百科-线性代数

因为计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。

线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化人们的数学训练，增益科学智能是非常有用的。

随着科学的发展，我们不仅要研究单个变量之间的关系，还要进一步研究多个变量之间的关系，各种实际问题在大多数情况下可以线性化，而由于计算机的发展，线性化了的问题又可以被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。

扩展资料：

线性代数的重要定理：

1、每一个线性空间都有一个基。

2、对一个 n 行 n 列的非零矩阵 A，如果存在一个矩阵 B 使 AB = BA =E（E是单位矩阵），则 A 为非奇异矩阵（或称可逆矩阵），B为A的逆阵。

3、矩阵非奇异（可逆）当且仅当它的行列式不为零。

4、矩阵非奇异当且仅当它代表的线性变换是个自同构。

5、矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于或等于零。

6、矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零。

7、解线性方程组的克拉默法则。

8、判断线性方程组有无非零实根的增广矩阵和系数矩阵的关系。

参考资料来源：百度百科-线性代数

因为计算机大部分计算都是用的线性代数里面的矩阵运算。

应用计算机的高速运算功能解决实际问题离不开线性代数的知识。

举些例子：

Google的搜索功能，建立在他们对网页强大而优秀的排序方法上。这个方法建模使用了Markov chain，问题最终归结为一个解矩阵方程。这个矩阵方程的维数达到了十亿（当年）的级别，单是存储，一般的计算机都无法完成。后来利用稀疏矩阵的手段将问题解

除此之外的例子还有天气预测的Navier-Stokes方程，计算量之大，除了要改进计算机硬件，算法的优化也是必须的。机器学习，本质也是求解线性方程组，也是由于数据规模之大，除了计算机硬件的优化，要依赖线性代数的知识对算法进行优化。

总之，线性代数对学计算机很重要，方法和思想并重。

扩展资料：

线性代数在数学、物理学和技术学科中有各种重要应用，因而它在各种代数分支中占居首要地位。在计算机广泛应用的今天，计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。

线性代数所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化人们的数学训练，增益科学智能是非常有用的。

随着科学的发展，我们不仅要研究单个变量之间的关系，还要进一步研究多个变量之间的关系，各种实际问题在大多数情况下可以线性化，而由于计算机的发展，线性化了的问题又可以被计算出来，线性代数正是解决这些问题的有力工具。

参考资料来源：百度百科-线性代数

线性代数对学计算机很重要。应用计算机的高速运算功能解决实际问题离不开线性代数的知识。
举些例子：Google的搜索功能，建立在他们对网页强大而优秀的排序方法上。这个方法建模使用了Markov chain，问题最终归结为一个解矩阵方程。这个矩阵方程的维数达到了十亿（当年）的级别，单是存储，一般的计算机都无法完成。后来利用稀疏矩阵的手段将问题解决。除此之外的例子还有天气预测的Navier-Stokes方程，计算量之大，除了要改进计算机硬件，算法的优化也是必须的。机器学习，本质也是求解线性方程组，也是由于数据规模之大，除了计算机硬件的优化，要依赖线性代数的知识对算法进行优化。
总之，线性代数对学计算机很重要，方法和思想并重。

因为计算机很多方面都用到了线性代数，比如：需要对底层运算，或者开发专业领域的软件的时候，你需要这方面的知识